Методологические аспекты эконометрического моделирования деятельности аграрных предприятий Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

УДК 519.868

Симоненко Е. И.

канд. экон. наук, доцент, Национальный университет биоресурсов и природоиспользования Украины

DOI: 10.24411/2520-6990-2020-12099 МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ЭКОНОМЕТРИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ АГРАРНЫХ ПРЕДПРИЯТИЙ

Simonenko E. I.

National University of Bioresources and Nature Use of Ukraine

METHODOLOGICAL ASPECTS OF ECONOMETRIC MODELING OF THE ACTIVITY OF

AGRARIAN ENTERPRISES

Аннотация :

В статье рассматриваются основные методы определения параметров эконометрической модели моделирования деятельности аграрных предприятий в зависимости от выполнения предпосылок к использованию метода наименьших квадратов. Эконометрические модели дают возможность товаропроизводителям аграрной продукции строить планы развития на коротко - и долгосрочные перспективы.

Abstract:

The article examines the main methods for determining the parameters ofthe econometric modelfor modeling the activities of agricultural enterprises, depending on the fulfillment of the prerequisites for using the least squares method. Econometric models enable producers of agricultural products to make short- and long-term development plans.

Ключевые слова : аграрный сектор, моделирование, стохастический фактор, методология эконо-метрического исследования, построение прогноза.

Key words: agricultural sector, modeling, stochastic factor, econometric research methodology, forecasting.

Анализ особенностей функционирования предприятий аграрного сектора показал, что он упорядочивается действиями стохастических факторов и формирует неопределенность и определенные риски в производстве сельскохозяйственной продукции. Они могут быть оценены и предусмотрены благодаря использованию аппарата экономико-математического моделирования, который предоставляет возможности товаропроизводителям сравнивать понесенный расходы с выходом конечной продукции и строить соответствующие, взвешенные стратегические решения для развития предприятия.

Для осуществления хозяйственной деятельности аграрные формирования в процессе производства должны быть обеспечены необходимыми ресурсами. Прежде всего это ресурсы производственно-технологического характера, такие, как земля, другие природные ресурсы, здания, сооружения, средства производства. Земля, как главная составляющая экономического процесса в сельском хозяйстве, является необходимым ресурсом для производства продукции растениеводства и животноводства. Аграрное производство базируется на свойствах земли, которая определяет его структуру построения и является источником создания продуктов питания.

Производственные процессы в аграрной сфере формируют большие массивы экономической информации материальных, нематериальных, трудовых, энергетических, финансовых ресурсов и тому подобное. Все эти элементы сложной системы аграрного производства описываются эконометриче-скими моделями с использованием современных

статистических прикладных програм для построения стратегии их развития в будующем.

Методы моделирования стратегий развития аграрных формирований базируются на алгоритмах построения экономико-математических и эконо-метрических моделей, описывающих реальный экономический объект или процесс в пространстве и в конкретный момент времени, для оценки влияния внутренних и внешних факторов производства, что дает возможность спрогнозировать будущие результаты хозяйственной деятельности. и выстраивать оптимальные управленческие решения для обеспечения эффективной деятельности (6).

Методологическое обеспечение экономико-математического моделирования на основе описания влияния колличественных и качественных факторов, действующих в аграрном секторе экономики, дает возможность строить с определенной вероятностью прогнозные возможности показателей экономической, социальной и финансовой деятельности аграрных производителей в современной рыночной среде.

Основу методологии эконометрического моделирования стратегий инновационного развития аграрных формирований определяют теоретические основы экономико-математических моделей, анализ полученной статистической информации на основе которых исследуются взаимосвязи между эндогенной (или эндогенными переменными, если модель строится на основе системы одновременных структурных уравнений) и экзогенными переменными. Особенно актуальными есть построение адекватных динамических эконометрических моделей, когда в динамике исседуется поведение объек-

«C@yL@qyiym-J©yrMaL»#21I73),2©2© / ECONOMIC SCIENCES

81

тов реальной действительности с целью определения оптимальных управленческих решений для субъектов хозяйственной деятельности (2).

В матричной форме эконометрическая модель описывается уравнением

У = ХА + и, (1)

где Y- вектор значений зависимой переменной, то есть эндогенная переменная; X -матрица независимых переменных, то есть экзогенные переменные размером где п - количество единиц совокупности, а m - количество переменных; A - вектор параметров модели; u -вектор отклонений или остатков.

Оценку параметров модели если существует Гетероскедастичность остатков необходимо находить на основе обобщенного метода наименьших квадратов, оператор оценивания по этому методу определяется по формуле:

А = (Xх£ -1 х X)-1 Xх^хГ(2) , где матрица 5-1 вычисляется по формуле

51 =

Ai 0 0 0 • 0

0 A2 0 0 • 0

0 0 A3 0 • 0

0 0 0 0 • An

Л

(3).

В данной матрице в зависимости от выдвинутой гипотезы ее элементы можно найти по формулам:

1 ; або 1 ; або

Aj = Aj = Ai

Хц x

A

и,

(4).

Для определения параметров модели на основе метода Эйткена необходимо сформировать матрицу S, которая имеет такую структуру :

Г

s =

1 Р Р2 Р3 p4 . .. Р

Р 1 Р Р2 Р3 . .. p

Р2 Р 1 Р Р2 . .. p

-Л

п-1 п-2 п-3 п-4 п-5

Р Р Р Р Р

1

(6).

т-» « ~ 5

В этой симметрической матрице р определяет коэффициент автокорреляции 5-го порядка для

отклонений . Поскольку ковариация остатков

л

р при 5 > 2 стремится к нулю, тогда обратная матрица рассчитывается как: ( 1 -р

S - =-

1

1V

-р 1+р2 о - р

о о о . . о 1

-p о о . . о

1V -p о. . о

о

о

о

о о

1

(7).

Такую матрицу используют для построения эконометрической модели с автокорельованными остатками по методу Эйткена.

На практике для вычисления р применяют соотношение: Или

В зависимости от специфики экономической информации для определения наличия гетероскеда-стичности используются такие методы исследований, как параметрический тест Гольдфельдта-Ква-ндта, непараметрический тест Гольдфельдта-Ква-ндта, тест Глейсер, д условий. . Выявить взаимосвязь между последовательными значениями вектора остатков и, то есть определить автокорреляции в эконометрических исследованиях, возможно с помощью критерия Дарбина-Уотсона, фон Неймана, циклического коэффициента автокорреляции. При наличии автокорреляции между остатками применяются такие методы определения параметров эконометрической модели, как Эйт-кена, преобразования входной информации, Ко-чрена-Оркатта, Дарбина (2, 3, 4).

В случае, когда была обнаружена автокорреляция остатков, параметры эконометрической модели строятся на основе метода Эйткена по формуле:

А = (X' Б-1X)-1X' 5(5),

где А — вектор оценок параметров экономет-рической модели; X — матрица независимых переменных; X' — матрица, транспонированная к матрице X; £ 1 — матрица, обратная к матрице кореля-ции остатков; У — вектор зависимых переменных (5,6 ).

I'

Р к r =■

Iu2

t=1

n

I ut ut-1

(8),

Р к r ' = -t=2-

I Ut2

n - 1

(9).

Заключительным этапом любого научного исследования является статистический анализ данных. С появлением современных, прикладных, статистических программ обработка больших массивов входной информации поднялась на новый уровень в своем развитии. Программа SPSS (Statistical Package for Social Science) - это распространенная программой для обработки статистической информации в сфере компьютерного анализа данных (1). Основным преимуществом программного пакета SPSS является использование всех существующих статистических методов исследования, которые удачно сочетаются с удобными и простыми средствами визуализации результатов обработки экономических данных.

Список литературы

1. Бююль А., Цёфель П. SPSS: Искусство обработки информации. Анализ статистических данных и восстановление скрытых закономерностей: Пер. с нем. СПб.: ДиаСофтЮП, 2005. 608 с.

n

n-2

n-3

/

n

t =2

n

t=1

2. Валентинов В. А. Эконометрика: практикум / В. А. Валентинов. М. : Дашков и Ко, 2007. 436с.

3. Грабовецький Б. С. Економiчне прогно-зування i планування : навч. поаб. / Б. С. Грабовецький. К. : Центр навчально! лтгератури, 2003. 188 с.

4. Доугерти К. Введение в эконометрику / К. Доугерти ; пер. с англ. М. : ИНФРА-М, 1997. 402 с.

5. Дуброва Т. А. Статистические методы прогнозирования : учеб. пособ. для вузов / Т. А. Дуброва. М. : ЮНИТИ-ДАНА, 2003. 206 с.

6. Симоненко О. 1.Навчально-методичш вказiвки до вивчення дисциплши "Економетрика" для студенпв ОС "Бакалавр" економiчних спещальностей ». -К.: КОМПР1НТ, 2019. 160 с.